# 중앙값 **중앙값**(median)은 통계학에서 자료의 중심경향성을 나타내는 대표적인 척도 중 하나로, 데이터를 크기순으로 정렬했을 때 **가운데 위치하는 값을 의미한다.균과 최빈값 함께 기술통계의 세 가지 주요 중심경향성 지로 꼽히며, 특히 데이터에 극단값(outlier)이 포함되어 있을 때 평균보다 더 안정적인 대표값으로 사용된다. 중앙값은 자료...

# 지수분포 지수분(**Exponential Distribution**) 통계학과률론에서 연속 확률분포 일종으로, 간의 **시간 간격**을 모델링하는 데 널리됩니다. 특히,아송 과정(Pson process)에서하는 사건 사이의 시간을 설명하는 적합한 분포로,뢰성 공학, 생존 분석, 대기 이론(Queueing theory) 등 다양한 응용 분야에서 중요한 ...

# 프레임 기반 정규화 ## 개요 **프레임 기반 정규화**(Frame-based Normalization)는 음성 인식 시스템에서 음성 신호의 전처리 단계 중 하나로, 음성 데이터를 시간적으로 나누어진 작은 단위인 '프레임'으로 분할한 후 각 프레임의 특성을 일관된 수준으로 조정하는 기술입니다. 이 과정은 음성 신호의 변동성을 줄이고, 후속 처리 단계...

# 기계 번역 기계역(Machine Translation, MT은 컴퓨터가 하나 자연어(소스어)로 작성된 텍스트를 다른 자연어(타겟 언어)로 자동으로 변환 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 기술의 한 분야입니다. 이 기술은 국제 커뮤니케이션, 문서 번역, 웹 콘텐츠 지역화, 실시간 통역 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며...

# 적분 근사 ## 개요 적분 근사(Numerical Integration)는 해석적으로 정적분을 계산하기 어려운 함수에 대해, 수치적 방법을 사용하여 그 값을 근사적으로 구하는 기법을 의미한다. 수치적분은 공학, 물리학,계학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 특히 해석적 해를 구할 수 없는 복잡한 함수나 실험 데이터 기반의 함수에 대해...

# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...

# NumPy ## 개요 NumPy(Numerical Python의 약자는 파이썬에서 과학 계산과 데이터 분석을 수행하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 특히 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 머신러닝, 통계 분석, 수치 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. NumPy는 C 언어 기반으로 구현되어 있어 순수...

# 형식 오류 개요 **형식 오류Format Error)는 과학 및 데이터 정제 과정에서 자 발생하는 문제 중 하나로, 데이터가 기대되는 구조나 형식을 따르지 않을 때 나타납니다. 이러한 오류는 데이터 수집, 저장, 전송, 변환 과정에서 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 분석의 정확성과 시스템의 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 형식 오류...

# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머...

# 디지털 학습 플랫폼 ## 개요 디털 학습 플랫폼(D Learning Platform)은 통신 기술(ICT을 활용하여 학습자가 언제 어디서나 교육 콘텐츠에 접근하고, 학습동을 수행할 수 지원하는 온라인 기반의 교육 환경을 말한다. 전통적인 교실 중심의 교육 방식에서 벗어나, 개인 맞춤형 학습, 실시간 피드백, 협업 기능 등을 제공함으로써 현대 교육의 ...

# Brant Test ## 개요 **Brant Test**(브란트 검)는 통계에서 다항 로지틱 회귀 모델(Multinomial Logistic Regression)의 **비례 오즈 가정**(Proportional Odds Assumption)을 검정하기 위한 통계적 방법이다. 이 검정은 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용할 때 독립 변수들이 종속 변수의 ...

# 실험실 수준 연구 ## 개요 **실험실 수준 연구laboratory-level)는 과학적 현상이나 이론을 검증하거나 새로운 지식을 창출하기 위해 제어된 환경인 실험실에서 수행되는 체계적인 연구 방법을 의미한다. 이는 일반 실험 연구(experimental research)의 한로, 변수를 조작하고 그 결과를 관찰함으로써 인과관계를 탐구하는 데 목적이...

# 오타 수정 오타 수정(Typographical Error Correction)은 자연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서 정규화 기 중 하나로, 입력 텍스트 내에 존재하는 철자 오류나 입력 실수를 자동으로 인식하고 올바른 형태로 교하는 기술을 말. 사용자가 키보드 입력, 음성 인식 오류, 혹은어 능력 부족 등 인해 작성한 텍스트에서...

# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 내에 존재하는 언어적, 문법적, 철자적, 의미적 오류를 자동으로 식별하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트의 품질을 높이고, 사용자에게 정확한 정보를 제공하며, 문서 작성, 교육, 번역, 챗봇 등...

# 포트폴리오 최화 ## 개요 포트리오 최적화ortfolio Optimization)는 투자자가 자산에 투함으로써 리스크 분산시키고, 주어진 리스크 수준에서 기대 수익을 극대화하거나, 목표 수익률을 달성하기 위해 리스크를 최소화하는정을 말한다 이는 현대 금공학의 핵심 개념 중 하나로 해리 마코츠(Harry Markowitz)가 1952년 제안한현대 포트...

# Topological Data Analysis 개요 **Topological Data**(TDA, 위상 데이터석)는 데이터의 형상(형태과 구조를 위상수학의 원리를 활용해 분석하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 전적인 통계적 방법이나 머신러닝 기법이 주로 데이터의 수치적 관계나 분포에 집중한다면, TDA는 데이터가 형성하는 **기하학적 구조**와 *...

# 행렬 ## 개요 **행렬**(Matrix)은학, 특히 **형대수**(Linear)에서 핵심적인으로, 수치나 기호를 직사각형 형태로 배열하여 표현한 구조입니다.렬은 방정식의 계수를계적으로 표현하고, 선형 변환을 기술, 컴퓨터 그래픽스, 통계,신러닝 등 다양한 기술 분야에서 널리 활용됩니다. 행렬은 **행**(row)과 **열**(column)로 구성...

# 고차원 데이터 고차원 데이터(High-dimensional Data는 변수(특징)의가 관측치샘플)의 수보다 훨씬 많은 데이터를 의미합니다. 이러한는 현대 데이터 과학, 특히 생물정보학, 이미지 처리,어 처리, 금융 분석 등 다양한 분야에서 자주 등장하며, 분석의 복잡성과 도전 과제를 동반합니다. 본 문서에서는 고차원 데이터의 정의, 특성, 분석 시 발...

순서형 로스틱 회귀 ## 개요**순서형 로지스 회귀**(Ordinal Regression)는 종속(dependent variable)가 **서형 범주**(ordinal categorical)일 때 사용하는 통계적 회귀석 기법이다. 일반적인 로지스틱 회귀가 이진(binary) 또는 명목형(nominal) 범주형 변수를 예측하는 데 사용된다면, 순서형 로지스...

50번째분위수 ## 개요 50번째 백위수**(50 percentile)는 통학에서 자료 중앙값을 의미, 전체 데이터셋 정렬했을 때 **상위 50% 하위 50% 나누는 기점**입니다. 즉 데이터 중 절반 이 값보다 작 같고, 나머 절반은 이보다 크거나 같습니다 이는 데이터 분포의 중심 경향 파악하는 데 매우 중요한 지표로,균과 함께 자주 사용됩니다. 5...